import pandas as pdnginx 部署前端服务器
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier  # sklearn.neighbors是相邻算法之一

finder = 0  # 斯卡蒂在数据的第0行
df: pd.DataFrame = pd.read_excel('./干员表.xlsx')  # 读取文件
df2: pd.DataFrame = pd.read_excel('./入职表.xlsx')  # 读取文件

X_TZ, X_GROUP = df.iloc[:, 1:8], df.iloc[:, 8]
"""
X_TZ 放置着数据的特征值 记住不要把斯卡蒂放进去了 他是需要进行预测的！

X_GROUP 这些特征值可以得到的结果是什么 他的数据个数需要和X_TZ相似 
        但是形状可以不同
"""

model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)  # n_neighbors就是我们所说的 K值
model.fit(X_TZ, X_GROUP)  # 把数据交给模型吧

ret = model.predict(df2.iloc[:, 1:8])  # 把斯卡蒂带进去看看？
print(ret)
# ['近卫']
